Машинное обучение может сократить цикл разработки технологий н | Моториканцы

Машинное обучение может сократить цикл разработки технологий на год

Исследовательская группа из Sandia National Laboratories успешно использовала машинное обучение — компьютерные алгоритмы, которые улучшаются за счет изучения шаблонов данных — для выполнения громоздких материаловедческих расчетов более чем в 40 000 раз быстрее, чем обычно.

Их результаты могут означать резкое ускорение создания новых технологий для оптики, авиакосмической промышленности, хранения энергии и, возможно, медицины. При этом будет возможность сэкономить на вычислительных затратах.

Команда провела одиночное моделирование на высокопроизводительном вычислительном кластере со 128 вычислительными ядрами (типичный домашний компьютер имеет от двух до шести ядер обработки) за 12 минут. При машинном обучении такая же симуляция заняла 60 миллисекунд с использованием всего 36 ядер, что в 42 000 раз быстрее на одинаковых компьютерах. Это означает, что теперь исследователи могут узнать менее чем за 15 минут то, что обычно занимает год.

Новый алгоритм дал ответ, который всего на 5% отличался от результата стандартного моделирования, что является очень хорошим результатом. В машинном обучении точность немного снижается за счет скорости.

Источник: techexplore.com

Motoricans / #machinelearning